整体自建 SRE 架构图 服务网格(Service Mesh) 存储管理 PgSQL/Citus 数据管理 Clickhouse 数据管理 Rabbitmq 数据管理 Kafka 数据管理 Zookeeper 数据管理 Redis 数据管理 Memcached 数据管理
Redis的可视化管理工具很多，像Another Redis，Redis Tesktop Manager，FineReport，MyRedis等等。但是，今天要推荐的是Redis官方可视化工具--RedisInsight。
mayfly-go号称Web版Linux、数据库、Redis、MongoDB统一管理操作平台，是一款开源的可视化管理工具。
数据管理和分析是任何大小项目的重要组成部分。在管理如用户签到数据这类信息时，我们通常追求的是高效性和存储节省。
在Redis服务器中，数据库是由Redis数据结构和键值存储系统支持的。Redis服务器提供了多个数据库，每个数据库都是由唯一的一个数值标识符表示。默认情况下，Redis服务器提供16个数据库，标识符从0到15。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
Redis 是一个内存数据结构存储系统，它被广泛用于缓存、队列、实时分析等多种应用场景中，目前已经成为 Key-value 数据存储系统中的佼佼者，根据 DB-Engine 网站提供的最新数据，Redis 在 Key-value stores 类别中排名第一，在整体数据库类别中排名第六，有着非常高的市场占有率。
Spring Cloud Gateway是当前使用非常广泛的一种API网关。它本身能力并不能完全满足企业对网关的期望，人们希望它可以提供更多的服务治理能力。但Spring Cloud Gateway并不提供数据的动态管理，甚至修改个路由都需要重启。我们如何解决它这个短板，同时实现治理配置数据的高效动态管理呢？本文将带来我们网关与Redis组合的实践。
中间件（Middleware）是位于客户端和服务器端之间的软件服务层，它提供了一种通用服务的方式，帮助不同的应用程序、系统组件和服务之间进行交互和数据交换。中间件隐藏了底层的复杂性，使得开发者可以专注于业务逻辑的实现，而不需要从头构建底层的通信、数据管理等机制。Redis、RabbitMQ 等被称为中间件，是因为它们为应用程序提供了特定的服务（如数据存储、消息队列），从而充当了应用程序和底层系统之间的“中间人”。
在Redis中，过期删除是一项重要的功能，允许用户为特定的Key设置过期时间，当Key的存活时间超过设定的过期时间时，Redis会自动删除这个Key。本文将深入探讨Redis中Key的过期删除机制，包括实现原理、配置参数、应用场景等方面的内容。
HHDBCS是恒辉信达公司推出的通用数据库管理桌面工具，专为简化数据库的管理及数据管理成本而设计，让用户通过统一的桌面视图管理成千上万的异构数据库实例。
Redis 7.0 现已正式发布，该版本已经开发了将近一年，之前经历了三个候选版本。现如今，开发团队认为它已经足够稳定，可以应用于生产。
Python 进行数据分析和价值挖掘是当前炙手可热的技术领域，如何高效地管理大量数据是其中非常关键的环节。数据库是最佳的解决方案之一，目前流行的数据库有Oracle、MySQL、MongoDB、Redis、SQLite……关于数据库的选型通常取决于性能、数据完整性以及应用方面的需求。
不论是一对多直播还是一对一直播app制作，关于服务器的配置和成本是大多数运营商比较关心和头疼的问题。一般来说，在直播app运营的每个阶段，所安排的服务器台数和负责的功能都是不一样的。那么如何在有限的成本中搭配出高效的服务器模组？针对这个问题，小编今天就给各位初入直播行业的运营商说明一下。
作者：李世顺，腾讯游戏天美J1工作室游戏后台高级工程师，先后参与过剑灵手游、火影忍者手游、写实赛车项目的研发与维护工作。 ---- 火影忍者手游已经上线4年多，活动是火影重要的运营手段，火影的活动除了签到、礼包、任务等商业化运营，最大的特色是有很多“玩法”级别的活动，包括了游戏战斗、sns等元素。如何持续稳定的输出高品质活动成了火影当前最大的挑战之一。 火影当前活动已经400+，而且还将持续稳定扩展，按理说，活动本身逻辑与核心数据逻辑是弱耦的，但是现状却是与gamesvr（火影对应的是zonesvr）
可重复读解决了脏读和不可重复读的问题，但是可能会出现幻读的问题。在这个隔离级别下，同一个事务内的多次读取结果是一致的，不同事务之间的读取结果互不干扰。
DevToys 是一个用于开发者的工具集合，包括各种实用的小工具和辅助功能，旨在提高开发效率和简化开发过程。
2023年3月24日下午，由人工智能关键技术与应用评测实验室、中国信通院云计算与大数据研究所、中国信通院（浙江）创新中心人工智能分中心主办，杭州市余杭区信通人工智能研究院、浙江菜根科技产业发展有限公司承办的生成式 AI 技术沙龙顺利召开。
（文末有福利！） 今天为大家分享贝壳找房流式数据的平台化实践与挑战，具体介绍下如何建设流式数据平台来满足业务方的需求。
本栏目将开启一个新文章系列，将以半个月为单位对数据库行业热点、厂商动态、标准评测等方面进行总结。
vivo 是一家全球性的移动互联网智能终端公司，品牌产品包括智能手机、平板电脑、智能手表等 ，截至 2022 年 8 月，已进驻 60 多个国家和地区，全球用户覆盖 4 亿多人。
2023年3月1号，OpenAI正式发布了chatGPT的第一版接口，得益于api，势必会冒出大量国产chatGPT应用，本教程以官方教程为例，以简单的代码介绍如何使用python+redis+django将chatGPT功能以http协议的形式集成至公众号或者网页、手机应用中，核心代码仅100余行，部分代码更是因为微信公共号限制而增加的处理。
在当今互联网时代，数据是企业和个人的宝贵资产，高效、精准地管理和利用数据已成为业务竞争的基本要求。而分布式数据库技术作为一种重要的数据管理和分析手段，因其在性能、稳定性、容错性等方面的优势受到越来越多的关注和应用。
文 | 白开水 出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) Redis 7.0 现已正式发布，该版本已经开发了将近一年，之前经历了三个候选版本。现如今，开发团队认为它已经足够稳定，可以应用于生产。 简而言之，Redis 7.0 几乎包括了对各个方面的增量改进。其中最值得注意的是 Redis Functions、ACLv2、command introspection 和 Sharded Pub/Sub，它们代表了基于用户反馈和生产经验教训的现有功能的重大演变。 7.0 版添加了近 50 个
确定哪种类型的数据库或数据库服务最适合您的企业的最佳方法是什么？这完全取决于您需要什么类型的用例。在本文中了解更多信息。
主题 58同城推荐系统架构设计与实现 一、推荐系统架构介绍 推荐系统是一个微庞大的工程、算法与业务综合的系统，其主要分为三大子系统： 1）线下推荐子系统； 2）线上推荐子系统； 3）效果评估子系统；
关于 Apache InLong 作为业界首个一站式开源海量数据集成框架，Apache InLong（应龙） 提供了自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力，方便业务快速构建基于流式的数据分析、建模和应用。目前 InLong 正广泛应用于广告、支付、社交、游戏、人工智能等各个行业领域，服务上千个业务，其中高性能场景数据规模超百万亿条/天，高可靠场景数据规模超十万亿条/天。 InLong 项目定位的核心关键词是“一站式”和“海量数据”。对于“一站式”，我们希望屏蔽技术细节、提供完整数据集成及配套服务，实现开箱即
当你知道了高速的好，你必定想追求速度的极致。 opcache扩展的脚本加速、对象存储图片、动静分离成绩已然无法满足部分站长对速度的极致要求，难道没有更极致的速度么？答案是是有。 Redis，一个可以缓存网站内容的扩展，可以解决你国外服务器延迟的痛苦。 ps：文章内的步骤为宝塔用户步骤，部分非宝塔面板的用户可以参考并更换为自己的步骤。
Redis Cluster是Redis的分布式解决方案，在3.0版本正式推出，解决单master架构的内存、并发、流量等瓶颈，以达到负载均衡的目的。
脱产班Linux周末内容 日期 主题 内容 1 Linux入门 "计算机硬件、操作系统概述 物理服务器、机房、云服务器 GNU/GPL、开源协议 Linux发行版 VMware虚拟机安装CentOS 7.x Xshell优化 ssh远程连接详解 Linux文件目录结构详解 Linux绝对相对路径 Linux环境变量、系统/用户配置文件 " 2 常用命令与服务 "Linux开发常用命令详解 目录管理 pwd、cd、tree、mkdir、touch、ls、cp、mv、rm 文本查看 echo、cat、more、less、head、tail、grep 三剑客 grep、sed、awk 搜索查找 find 文本编辑 vim/vi快捷键技巧 压缩工具zip、unzip、tar、gzip、xz 系统资源管理ps、pstree、top、iotop、free、fdisk、ifconfig、df
新的一年我们加紧了更新迭代的速度，增加了数据湖平台 EasyLake 和大数据基础平台 EasyMR，超 40 项功能升级优化。我们将继续保持产品升级节奏，满足不同行业用户的更多需求，为用户带来极致的产品使用体验。
近日， Tapdata 实时数据平台（Tapdata Live Data Platform, Tapdata LDP）与优炫数据库管理系统（优炫数据库，UXDB）完成产品兼容互认证。经深圳钛铂数据有限公司和北京优炫软件股份有限公司协同严格测试，结果证实 Tapdata 实时数据平台与优炫数据库管理系统 V2.1 完全兼容，运行稳定，可为各类信息化应用提供保障。这表明 Tapdata 已进一步覆盖金融、能源、医疗、教育等主流行业生态场景，实现更广泛的数据源连接与打通。
一、单体架构 单体架构在中等偏小的业务中比较常见，场景模式就是单个应用、单个数据库。一个程序包（例如war格式或者Jar格式）包含所有业务需求功能，这是一种比较传统的架构风格。 单体架构的缺陷 复杂性高,整个项目包含的模块多，依赖模糊，修改程序容易触发不可知问题。 扩展能力受限,单体应用只能整体进行扩展，无法针对业务模块的特性进行伸缩。 稳定性差,任何微小的问题，都可能导致整个应用服务直接挂掉。 二、微服务架构 微服务架构是一种架构概念，核心思想在于通过将业务功能和需求分解到各个不同的服务中进行管理，实现对
kylin是一个MOLAP系统，通过预计算的方式缓存了所有 需要查询的的数据结果，需要大量的存储空间（原数据量的10+倍）。一般我们要分析的数据可能存储在关系数据库、HDFS上数据、文本文件、excel 等。kylin主要是对hive中的数据进行预计算，利用hadoop的mapreduce框架实现。
2014年11月21日，58同城将在top100summit峰会的“架构设计专场”分享“58同城推荐系统架构设计与实现”，本文是对分享主题的一个“简要”的介绍。 主题 58同城推荐系统架构设计与实现
早在2011年的时候，收到一个任务，就是自研一套运维管理平台，当时基于硬件（CPU、内存、硬盘、网络）的开源运维平台业已成熟，但为什么要自研呢？
今天，我们正式发布 Navicat for Redis 与 Navicat Premium 16.2 两款产品。注入 Redis 能力，这对 Navicat 具有里程碑意义。
下面通过模块merchant-security对 SSO客户端安全认证部分的实现进行封装，以便各个接入SSO的客户端应用进行引用。
单体架构在中等偏小的业务中比较常见，场景模式就是单个应用、单个数据库。一个程序包（例如war格式或者Jar格式）包含所有业务需求功能，这是一种比较传统的架构风格，小编将从理论-实战，为大家剖析微服务架构。
作为全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司，Gartner报告非常值得从业者研究学习。从中我们可以了解到更多行业、产品、技术发展趋势。近日，数据库领域的重磅报告《Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems》悄然出炉。作为数据库领域的重要组成部分，云数据库近些年来发展迅速。2020年，Gartner将魔力象限从Operational Database更名为Cloud Database。从2020年的数据来看，云数据库已占据整体数据库市场份额的40%，且贡献了增长市场的9成以上份额。据Gartner预测，到2022年云数据库营收数据将占据数据库整体市场的半数以上。可以说，云数据库代表着数据库行业的未来。本文将尝试从多角度加以分析，窥视云数据库2021发展变化。文中仅代表个人观点，如有偏颇，欢迎指正。
这是我的第七篇原创文章 爬了数据，只能放在记事本上？小的数据还是可以的，但是当你遇到较多的数据，放在记事本上就不是很好了，这时就需要用到数据库来存储了，那我们今天的主题就是入门数据库，在入门数据库之前，我首先介绍下什么是数据库。 进入正题 1 什么是数据库 在这里我把百度百科的贴出来给大家哈，我也不好解释，毕竟自己也没有到那种境界 数据库(Database)是按照 数据结构来组织、 存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着 信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后， 数据管理不再仅仅是存储
今天，推荐一个物联网系统项目。我第一次使用就有点上头，爱不释手，必须要推荐给大家。
微服务的理念主张将软件设计的各方各面进行去中心化。这种对去中心化的关注不仅指导业务逻辑的组织，它还会指导人们如何对数据进行存储。
技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。 它不一定具有通用性，但从一定程度讲，这个架构可能比BAT的架构更适应大多数企业的情况，毕竟，大多数企业，数据没到那个份上，也不可能完全自研，商业和开源的结合可能更好一点，权当抛砖引玉。 大数据平台架构的层次划分没啥标准，以前笔者曾经做过大数据应用规划，也是非常纠结，因为应用的分类也是横纵交错，后来还是觉得体现一个“能用”原则，清晰且容易理解，能指导建设，这里将大数据平台划分为“五横一纵”。
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据库管理系统，它主要用于存储和检索数据。Redis支持各种数据结构，如字符串、列表、集合、有序集合、哈希表等，而且它可以在内存中高效地执行读写操作。Redis还提供持久性选项，以便将数据保存到磁盘上，以便在服务器重新启动时恢复数据。Redis通常用于缓存、会话存储、队列系统等应用，因为它的读写性能非常高。
一个软件产品存储架构是需要仔细斟酌和考虑的事情，既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初主要支持关系型的数据管理到现在的大数据平台、数据湖、微服务这种新的数据架构形态的管理。原有的存储架构从分析元数据关系效率、检索速度都不能满足应用的需求了。
在当今信息时代，数据库扮演着至关重要的角色，无论是企业管理、科学研究还是个人应用，都离不开数据库的支持。本文将介绍数据库的分类、作用以及特点，帮助读者更深入地了解这一关键技术。
Redis 的字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里可以有多个哈希表节点。每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。
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